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Steigerung der Robustheit von Stanzprozessen durch die Nutzung einer Inline-Prozessdatenerfassung Mehrwert von Sensorik und Aktorik in Stanzwerkzeugen

Hohmann, Johannes and Gruß, Dominic (2018):
Steigerung der Robustheit von Stanzprozessen durch die Nutzung einer Inline-Prozessdatenerfassung Mehrwert von Sensorik und Aktorik in Stanzwerkzeugen.
In: 2. VDI-Fachtagung: Innovative Blechumformung in der Automobilindustrie, [Conference or Workshop Item]

Abstract

Stanzteile für elektrotechnische Anwendungen werden zumeist in großen Stückzahlen mit hohem Automatisierung- und Integrationsgrad gefertigt. Der Fertigungsprozess unterliegt dabei charakteristischen Verschleißerscheinungen und Störeffekten wie z. B. Veränderungen der Halbzeugfestigkeit oder der Blechdicke. Diesen Einflüssen muss mit geeigneten Methoden begegnet werden, um steigende Qualitäts- und Toleranzanforderungen erfüllen zu können. Über die reine Überwachung des Prozesses hinaus sollen Abweichungen frühzeitig erkannt und Auswirkungen automatisch kompensiert werden. Als eine Methode, um diese Ziele zu erreichen, wurde eine Regelung (Closed-Loop-Lösung) für einen Biegeprozess umgesetzt, um den Biegewinkel unabhängig u. a. vom Werkzeug- und Schmierzustand in engen Grenzen zu halten. Um bereits vor der Biegeoperation Informationen über das wahrscheinliche Biegeergebnis zu erhalten, wurden die Kraftverläufe bei der Pilotlochung sowie der Biegeoperation gemessen und diese Prozessdaten mittels eines künstlichen neuronalen Netzes ausgewertet. Diese Methode ermöglicht das Erkennen von Zusammenhängen der komplex wechselwirkenden Einflüsse, die Ableitung entsprechender Algorithmen und adaptiven Regelungen sowie genaue prädiktive Aussagen über den Biegewinkel.

Item Type: Conference or Workshop Item
Erschienen: 2018
Creators: Hohmann, Johannes and Gruß, Dominic
Title: Steigerung der Robustheit von Stanzprozessen durch die Nutzung einer Inline-Prozessdatenerfassung Mehrwert von Sensorik und Aktorik in Stanzwerkzeugen
Language: German
Abstract:

Stanzteile für elektrotechnische Anwendungen werden zumeist in großen Stückzahlen mit hohem Automatisierung- und Integrationsgrad gefertigt. Der Fertigungsprozess unterliegt dabei charakteristischen Verschleißerscheinungen und Störeffekten wie z. B. Veränderungen der Halbzeugfestigkeit oder der Blechdicke. Diesen Einflüssen muss mit geeigneten Methoden begegnet werden, um steigende Qualitäts- und Toleranzanforderungen erfüllen zu können. Über die reine Überwachung des Prozesses hinaus sollen Abweichungen frühzeitig erkannt und Auswirkungen automatisch kompensiert werden. Als eine Methode, um diese Ziele zu erreichen, wurde eine Regelung (Closed-Loop-Lösung) für einen Biegeprozess umgesetzt, um den Biegewinkel unabhängig u. a. vom Werkzeug- und Schmierzustand in engen Grenzen zu halten. Um bereits vor der Biegeoperation Informationen über das wahrscheinliche Biegeergebnis zu erhalten, wurden die Kraftverläufe bei der Pilotlochung sowie der Biegeoperation gemessen und diese Prozessdaten mittels eines künstlichen neuronalen Netzes ausgewertet. Diese Methode ermöglicht das Erkennen von Zusammenhängen der komplex wechselwirkenden Einflüsse, die Ableitung entsprechender Algorithmen und adaptiven Regelungen sowie genaue prädiktive Aussagen über den Biegewinkel.

Uncontrolled Keywords: Sensoren, Prozessüberwachung, Folgeverbundwerkzeug, Prozessregelung
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering
16 Department of Mechanical Engineering > Institut für Produktionstechnik und Umformmaschinen (PtU)
Event Title: 2. VDI-Fachtagung: Innovative Blechumformung in der Automobilindustrie
Date Deposited: 23 Oct 2018 12:52
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